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和声搜索算法优化神经网络的无线网络室内定位

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南京理工大学学报 2017年第4期41卷 428-433页

作者：付思源王华东甘肃中医药大学定西校区甘肃定西743000 周口师范学院计算机科学与技术学院河南周口466001

室内环境复杂多变,无线信号具有强烈的时变性,支持向量机存在定位效率低,神经网络参数难以确定等难题。为了改善无线网络室内的定位效果,提出了和声搜索算法优化神经网络的无线网络室内定位模型。首先收集无线网络定位的训练样本,采用... 详细信息

室内环境复杂多变,无线信号具有强烈的时变性,支持向量机存在定位效率低,神经网络参数难以确定等难题。为了改善无线网络室内的定位效果,提出了和声搜索算法优化神经网络的无线网络室内定位模型。首先收集无线网络定位的训练样本,采用压缩感知算法减少训练样本的规模,然后采用聚类算法对样本进行聚类分析,选择最有效的训练样本,最后采用和声搜索算法优化神经网络实现无线网络定位,并通过具体仿真对比实验测试了该算法的可行性。测试结果表明,该算法的定位效果可以满足无线网络的定位实际要求。

关键词：无线网络室内定位压缩感知算法训练样本聚类分析和声搜索算法神经网络

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和声搜索算法探索能力研究及其修正

控制理论与应用 2014年第1期31卷 57-65页

作者：欧阳海滨高立群邹德旋孔祥勇东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 江苏师范大学电气工程及自动化学院江苏徐州221116

和声搜索算法(harmony search,HS)的一大缺点是它容易陷入局部最优.针对此缺点,深入研究了近期文献中所提出的步长(bw)调整方法.首先具体分析了和声搜索算法即兴创作过程的探索能力,而后推导出在不对称区间下即兴创作过程的探索能力与... 详细信息

和声搜索算法(harmony search,HS)的一大缺点是它容易陷入局部最优.针对此缺点,深入研究了近期文献中所提出的步长(bw)调整方法.首先具体分析了和声搜索算法即兴创作过程的探索能力,而后推导出在不对称区间下即兴创作过程的探索能力与各参数的关系,并进一步讨论了bw对探索能力和算法收敛的影响,证明了方差期望和均值期望所组成的迭代方程的迭代收敛充分性.基于这些分析和证明,提出一种修正和声搜索算法(modified harmony search,MHS),并分析了参数和声记忆库大小(harmony memory size,HMS)、基音调整概率(pitch adjusting rate,PAR)及和声记忆库的考虑概率(harmony memory considering rate,HMCR)对MHS优化性能的影响.数值仿真结果表明MHS算法优于HS及最新文献所报道的8种改进HS算法,具有良好的优化性能.

关键词：和声搜索算法步长探索能力迭代收敛

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和声搜索算法在求解最短路径问题中的应用

东北大学学报（自然科学版） 2011年第6期32卷 769-772页

作者：高立群依玉峰郑平程伟东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

提出了一种改进的全局和声搜索算法来解决最短路径问题.首先,定义了动态基因突变率,并引入到和声搜索算法中,有效地阻止了算法陷入局部最优解.其次,应用动态优先值编码方案,根据和声向量中变量对应节点的优先值来构造路径,通过迭代更新... 详细信息

提出了一种改进的全局和声搜索算法来解决最短路径问题.首先,定义了动态基因突变率,并引入到和声搜索算法中,有效地阻止了算法陷入局部最优解.其次,应用动态优先值编码方案,根据和声向量中变量对应节点的优先值来构造路径,通过迭代更新和声记忆库,并最终获得最短路径.对由20~100个节点构成的网络拓扑进行仿真实验,应用三种性能指标来比较所提算法与粒子群算法和原始和声搜索算法在解决最短路径方面的性能.实验结果表明,本文算法优于另两种最短路径搜索算法.

关键词：和声搜索算法最短路径基因突变优先值编码网络拓扑

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和声搜索算法在聚类分析中的应用

东北大学学报（自然科学版） 2012年第1期33卷 47-51页

作者：依玉峰高立群郭丽东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 天津医科大学医学影像系天津300203

提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中"最优"和声和"最差"和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过... 详细信息

提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中"最优"和声和"最差"和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过更新和声向量中精度变量对应的聚类中心来最小化目标函数值,获得数据样本的最优划分.其次,提出了一种数据样本真实聚类中心数的确定方法,当输入样本数大于真实聚类中心数时,通过计算能够自动地确定数据样本真实聚类中心数目.最后,应用4种性能指标来比较所提算法与蚁群聚类算法和原始和声搜索聚类算法的性能.结果表明,所提算法的性能优于另两种算法.

关键词：和声搜索算法聚类分析状态反馈蚁群聚类算法和声聚类算法

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和声搜索算法在数字图像分割中的应用研究

和声搜索算法在数字图像分割中的应用研究

作者：朱凡江西理工大学

学位级别：硕士

随着科技的快速发展,各个行业领域对数字图像的运用也日益增多,图像分割是图像处理的一种基本技术,因此逐渐受到人们的重视。图像分割方法可以解释为把图像分成特征有差异的部分,再提炼有效的部分出来,且是图像处理过渡到分析的重要途径... 详细信息

随着科技的快速发展,各个行业领域对数字图像的运用也日益增多,图像分割是图像处理的一种基本技术,因此逐渐受到人们的重视。图像分割方法可以解释为把图像分成特征有差异的部分,再提炼有效的部分出来,且是图像处理过渡到分析的重要途径,在图像领域中具有十分关键的位置,同时在大多数领域应用广泛,取得了较好效果。现如今,越来越多的智能算法被应用于图像分割领域,大多优秀的智能算法渐渐代替了以往常用的方法,在现今已是解决多数优化问题的有效方式。而现在比较常用的智能算法都是由于其本身的某些优秀特性以少量的运算时间来获取较高的成效。近年来,Geem等提出了一种元启发式算法——和声搜索(Harmony Search,HS)算法,且对HS进行了深入研究,并与遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索等进行比较,实验结果显示HS算法在有关问题上性能较好。然而,目前关于HS的研究与应用仍有很多问题亟待解决。本文主要是研究对智能算法进行改进并把改进的智能算法用于提高传统分割算法的效率。所做工作如下:首先,本文阐述了图像分割的几种经典方法和HS的来源、基本原理、具体步骤等,分析了它们的优点与不足,总结了HS在工程应用中所面临的问题及其当前的主要研究方向,并论述了几种经典的改进HS。然后,针对HS存在着易陷入局部最优从而导致提早收敛的不足,提出了一种融合局部搜索的和声搜索(Local Search technique fusion of Harmony Search,LSHS)算法。在LSHS算法中,将最优和声向量与在种群中随机选择的两个和声向量进行线性组合生成一个新的和声,从而扩大了局部搜索区域同时也提高了算法的收敛速度。用9个标准测试函数将本文的LSHS与HS、GHS(Global-best Harmony Search,GHS)进行了测试对比,得出的试验效果显示LSHS的结果更优,性能更好。最后,由于优化方法可以用于寻找最佳阈值,因此本文将提出的LSHS用于最大熵分割。并将HS、GHS和LSHS三种算法对灰度与彩色图像分别采取分割处理且对比实验仿真,结果显示LSHS最终获得的分割效率相对HS和GHS更高。通过彩色图像的几种色彩空间(主要是RGB、HSV和HSI)的比较,将LSHS算法分别用于不同的色彩空间进行图像分割。实验效果显示LSHS对于各种彩色空间均能高效的分割,且能很好地改善HS陷入局部最优值的不足,并比HS、GHS拥有着更佳的稳定性和鲁棒性。

关键词：图像分割和声搜索算法局部搜索最优和声

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改进和声搜索算法的近红外光谱特征变量选择

光谱学与光谱分析 2020年第6期40卷 1869-1875页

作者：张磊丁香乾宫会丽吴丽君白晓莉罗林中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 云南中烟工业有限责任公司技术中心云南昆明650024

近红外光谱分析以其简便、快速、高效、低成本、绿色环保等优点,已广泛应用于诸多领域。然而,近红外光谱同时存在变量维度高、多重共线性、包含冗余信息和高频噪声等问题,直接构建预测模型不但增加建模复杂度,同时也会影响模型的预测性... 详细信息

近红外光谱分析以其简便、快速、高效、低成本、绿色环保等优点,已广泛应用于诸多领域。然而,近红外光谱同时存在变量维度高、多重共线性、包含冗余信息和高频噪声等问题,直接构建预测模型不但增加建模复杂度,同时也会影响模型的预测性能和泛化能力,因此提出一种基于改进和声搜索算法(HS)的光谱特征变量选择方法。HS常用于解决特征变量优化选择问题。在应用和声搜索算法进行最优光谱变量选择时,首先通过偏最小二乘(PLS)载荷系数计算各光谱点的特征贡献度,作为和声搜索算法改进的扰动权重。算法优选光谱特征变量过程中,引入变量特征贡献度作为激励因子,采用随机遍历和激励因子共同作用的方式生成初始解向量。产生新和声向量时,应用变量特征贡献度作为惩罚项,通过加入平衡因子使选择参数随迭代次数而动态调整,从而适应光谱变量的搜索,增强搜索过程的遍历性和种群的多样性。为验证本算法的有效性,以烟叶样品烟碱、总糖、总氮三个指标的近红外光谱PLS建模应用为例,对采集的原始光谱进行预处理后,应用该方法对光谱变量进行优选,根据变量被选择的累积频次分别计算不同变量个数的模型预测性能,通过校正均方根误差(RMSEC)随变量增加的变化趋势确定最终选择的光谱特征变量。在训练集上分别建立各指标的PLS模型,应用测试集测试模型性能,并与全光谱、无信息变量消除法(UVE)和粒子群算法(PSO)进行比较。实验结果显示,应用该算法所选变量建立的烟碱、总糖和总氮三个模型的决定系数(R^2)分别为0.9211,0.9257和0.9412,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1023,1.0346和0.0531,与其他方法相比,光谱特征变量更少,同时R^2和RMSEP值更优。由此表明,改进的和声搜索算法能有效筛选特征光谱,降低建模复杂度,提升模型预测性能和泛化能力。

关键词：近红外光谱特征变量和声搜索算法载荷系数偏最小二乘法

和声搜索算法优化支持向量机的柴油机故障诊断研究

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组合机床与自动化加工技术 2015年第9期 66-70页

作者：沈绍辉姚竹亭中北大学机械与动力工程学院太原030051

针对在柴油机故障诊断中支持向量机核函数参数和惩罚因子的不同取值会影响到分类正确率的问题,提出利用和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化(HS-SVM)的方法。在该方法中将参数作为和声存于记忆库中,而将支持向量机分类正确率... 详细信息

针对在柴油机故障诊断中支持向量机核函数参数和惩罚因子的不同取值会影响到分类正确率的问题,提出利用和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化(HS-SVM)的方法。在该方法中将参数作为和声存于记忆库中,而将支持向量机分类正确率作为目标函数,则整个寻优过程即是寻找使函数值最大的和声所对应的解。通过对UCI中的2个数据集进行分类正确率测试,并与未优化的支持向量机和人工蜂群算法优化的支持向量机(ABC-SVM)测试结果对比,证明了该方法的优越性。最后,将该方法用于柴油机故障诊断,并将分类正确率与未优化SVM和ABC-SVM分类结果进行比较,进一步说明和声搜索算法优化的支持向量机(HS-SVM)既能获得较高的分类结果正确率,又能有效降低运行时间,即说明该方法具有一定的实用性。

关键词：和声搜索算法支持向量机参数优化柴油机故障诊断

基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法

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数据采集与处理 2023年第3期38卷 690-703页

作者：程翠娜奉松绿莫礼平吉首大学计算机科学与工程学院吉首416000

针对基本和声搜索(Harmony search,HS)算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调... 详细信息

针对基本和声搜索(Harmony search,HS)算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作,充分利用最优个体和当前个体的位置信息,提高算法的计算精度和收敛速度;再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;在算法迭代过程中,对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整,以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明,本文提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度和较高的计算精度。

关键词：群智能优化算法和声搜索算法正余弦优化算子 Levy飞行机制

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和声搜索算法用于测试性建模的测点布局优化

计算机工程与设计 2018年第11期39卷 3590-3595页

作者：丛华张睿刘远宏冯辅周陆军装甲兵学院机械工程系北京100072 武警工程大学装备工程学院陕西西安710000

测试性建模的测点布局优化属于一种典型的组合优化问题。为更快速有效地解决系统测点布局优化问题,提出一种基于改进和声搜索算法的测点布局优化方法。在传统和声搜索算法的基础上,对"即兴创作"这一生成新和声的方式引入一个新的控制参... 详细信息

测试性建模的测点布局优化属于一种典型的组合优化问题。为更快速有效地解决系统测点布局优化问题,提出一种基于改进和声搜索算法的测点布局优化方法。在传统和声搜索算法的基础上,对"即兴创作"这一生成新和声的方式引入一个新的控制参数,即兴创作概率(improvisation rate,IR),提高该算法应用于二进制组合优化问题的求解速度和全局寻优能力。通过与传统遗传算法的对比和仿真实例验证了该方法可快速、可靠得到最优的测点优化方案。

关键词：测试性测点布局优化组合优化和声搜索算法即兴创作